SQL报错注入就是利用数据库的某些机制,人为地制造错误条件,使得查询结果能够出现在错误信息中。这种手段在联合查询受限且能返回错误信息的情况下比较好用。
最近又深刻的研究了一下mysql的报错注入,发现很多值得记录的东西,于是写了这篇博客做一个总结,目的是为了更深刻的理解报错注入
墨墨导读:Page是MySQL Innodb存储的最基本结构,也是Innodb磁盘管理的最小单位,了解page的一些特性,可以更容易理解MySQL。
InnoDB 索引页的大小默认为 16K,然而,varchar、text、blob 类型的单个字段内容长度就有可能超过 16K,这种情况下,整个索引页都存不下一个字段的内容了。
我有一个程序员朋友, 我们都叫他回龙观大叔, 因为他所在公司经营不善, 被动离职。我们一起听听他的故事.
今天,又掉坑了。 之前踩到过MySQL主键溢出的情况,通过prometheus监控起来了,具体见这篇MySQL主键溢出复盘
首先明确在 innodb 引擎中数据是以页为基本单位读取的,而一个页中又包含多个行数据,那么对应地就会有不同的行格式来存储数据,innodb 中的行格式有四种:compact、redundant、dynamic、compressed。redundant 是 5.0 之前用的行格式,这里就不记录了。
自增id是整型字段,我们常用int类型来定义增长id,而int类型有上限 即增长id也是有上限的。
本文是 MySQL 简单查询语句执行过程分析 6 篇中的第 3 篇,第 1 ~ 2 篇请看这里: MySQL 简单查询语句执行过程分析(一)词法分析 & 语法分析 MySQL 简单查询语句执行过程分析(二)查询准备阶段
从这篇文章开始,将对InnoDB的行格式和页结构进行介绍,这里主要介绍一下InnoDB的行格式,但是在故事的开始,都来提一下吧
最近接受了深圳开源中国(也就创作和运营马云中国gitee网络的公司)科技公司面试官的电话面试,面试过程中面试官要求我谈一谈Mysql的数据结构。笔者当时只记得Mysql数据库的InnoDB存储引擎底层用到了B+树,对于什么是B+树以及InnoDB数据页结构的了解也不多,所以当时面试回答得很肤浅。很明显结果凉凉了,所以决定写篇文章系统地总结这个问题给自己加深印象,下次面试官再问这一块的问题,保证绝对不再翻车!
Mysql索引的实现是在存储引擎层完成的,因此本文所讲内容是以Innodb存储引擎为基础展开的,核心是讲清楚Innodb的数据存储结构。
上篇文章说了compact行格式中真实数据存储,真实数据innoDB会默认添加transaction_id事务id,roll_pointer回滚指针,其中row_id不是必须的,当用户设置了primery key主键默认用用户设置的,没设置,找一个unique列,若都没有,则会用row_id。
很多人在面试时,会被问到这样的问题:遇到过什么系统故障?怎么解决的?下面是笔者根据自己15年互联网研发经历总结的多个线上故障真实案例。相信可以帮你从容应对面试官的提问!
MySQL更新记录,都知道怎么操作的,但是有没有想过并发update操作,会不会同时修改呢?也就是update操作会不会自动加锁?其实,update更新的时候会加锁的,所以在处理并发请求的,也经常用乐观锁(版本号、状态)进行判断,update操作自动加锁有两种情况:
一、前言 在互联网时代,业务规模常常出现爆发式的增长。快速的实例交付,数据库优化以及备份管理等任务都对DBA产生了更高的要求,单纯的凭借记忆力去管理那几十套DB已经不再适用。那么如何去批量管理这些实例的备份、元数据、定时脚本和快速实例交付就成了急需解决的的问题。 二、数据库的标准化 在实现MySQL的自动化运维的过程中,最痛苦的无非是目录的不统一,配置文件的混乱以及DB主机的不标准,而这些不标准的环境会让自动化运维的路途荆棘重重。所以首先我们将相应的DB主机以及目录做了标准化,将以前不符合的标准的主机和实例
上篇文章介绍了行溢出,表中最多创建65535个字节,而null值列表占用一个字节,变长字段长度列表占用两个字节,所以最长是65532个字节。而varchar(M)填写多少,要根据不同的字符集来规定,比如ascii一个字符是一个字节,gbk最大是2个字节,utf8最大是3个字节。数据也会溢出,数据溢出,则是会分成若干页存储,而compact行格式,真实数据列表会780左右字节,然后存页的地址值,方便查找剩余的真是数据。Mysql5.7后默认用dynamic行格式,而dynamic行格式在行溢出的情况下真实数据列表只存储页码地址值。Redundant则是会有压缩算法压缩页码分页,更节省空间。
“SELECT COUNT( * ) FROM TABLE” 是个再常见不过的 SQL 需求了。在 MySQL 的使用规范中,我们一般使用事务引擎 InnoDB 作为(一般业务)表的存储引擎,在此前提下,COUNT( * )操作的时间复杂度为 O(N),其中 N 为表的行数。
SELECT COUNT( * ) FROM TABLE 是个再常见不过的 SQL 需求了。
在以前的项目中,最常见的两种主键类型是自增Id和UUID,在比较这两种ID之前首先要搞明白一个问题,就是为什么主键有序比无序查询效率要快,因为自增Id和UUID之间最大的不同点就在于有序性。
时间在回到一周前,测试跑过来跟我说:压测500w同步数据失败了。我保持以往的态度,莫慌莫慌,多大点事儿,然后打开运行日志,然后一看居然是内存不足,如下图:
上篇文章介绍了主键索引(聚簇索引),二级索引(非主键索引,辅助索引),主键索引查询通过根目录记录查询对应的数据页目录。二级索引查询先查询列+页码名称的目录非叶子节点,之后在查询到叶子节点,此刻叶子节点上存储的是主键和列,在通过主键查询整条数据。
当我们想要向数据库中的表tb中插入一条数据时,可以采用insert into语句:
上篇文章说了,mysql有character_Set_client,character_set_collection,character_Set_result来编码解码字符集。字符集有ascii、iso8859、gb2312、gbk、utf-8等。字符集和比较级的介绍。
前面我们已经剖析了mysql中InnoDB与MyISAM索引的数据结构,了解了B+树的设计思想、原理,并且介绍了B+树与Hash结构、平衡二叉树、AVL树、B树等的区别和实际应用场景。
在使用数据库时,表的主键经常会使用数据库的自增(auto_increment)来产生。这当然很方便也很高效。但是使用自增也会带来一些麻烦。如果从一个数据库以外的地方,也就是发号器来产生全局唯一 ID,这些问题就可以得到解决,生活就可以更美好。
当我们使用 MySQL 进行数据存储时,一般会为一张表设置一个自增主键,当有数据行插入时,该主键字段则会根据步长与偏移量增长(默认每次+1)。
数据库(DataBase):数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。数据库管理系统(Database Management SystemDBMS):是专门用于管理数据库的计算机系统软件。数据库管理系统能够为数据库提供数据的定义、建立、维护、查询和统计等操作功能,并完成对数据完整性、安全性进行控制的功能。
个人简介:Java领域新星创作者;阿里云技术博主、星级博主、专家博主;正在Java学习的路上摸爬滚打,记录学习的过程~ 个人主页:.29.的博客 学习社区:进去逛一逛~
最近生产环境一套数据库因为疯狂写日志数据,造成主键值溢出的情况出现,因此有必要将这个指标监控起来。
流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。 本文首先介绍了几种最常见、最基础的错误,用户在使用的时候可以尽量规避的问题。接下来介绍了流计算 Oceanus 平台的监控系统,可以帮助用户实时了解作业各个层级的明细及运行状态。然后借助于日志系统帮助诊
在看此篇前,建议先阅读MySQL索引,对索引有个基本了解:MySQL数据库进阶-索引-CSDN博客
流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。
用如下简单的sql进行mysql查询时,发现了出现了out of memory结果。
作者:廖为基,腾讯互娱应用开发工程师 1 背景介绍 本人在工作中接触到一个业务,由于需要创建一个非常大的表,字段比较多——超过了500个字段,但是在创建表的时候报了很多错误,让我折腾了很久才解决,于是为了防止问题复现,我决定一探究竟。 注:mysql 版本为5.7.18。 CREATE TABLE `process_xxxx` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `instance_id` varchar(255) NOT NULL, ...
上篇文章说了,mysql可以指定行格式,compact,dynamic,他结构有变长字段长度列表,null值,头部和真实数据存储,compact真实数据会存一定量的页,后面指向页的页码,dynamic全部存的页码,char会根据字符集来变换存储,行溢出是65535个字节,其中null值占一个,数据长度占两个,所以实际65532个字节,也会根据不同字节来变换。Index页存储这标记是否删除,删除的数据会组成垃圾链表,也叫可重用链表,而页里的数据,会根据next_Records来组成链表方便查询,二分查找法查找不同组的槽点。
很多开发者在最开始时其实都对数据库有一个比较模糊的认识,觉得数据库就是一堆数据的集合,但是实际却比这复杂的多,数据库领域中有两个词非常容易混淆。数据库和实例:
SELECT COUNT( * ) FROM t是个再常见不过的 SQL 需求了。在 MySQL 的使用规范中,我们一般使用事务引擎 InnoDB 作为(一般业务)表的存储引擎,在此前提下,COUNT( * )操作的时间复杂度为 O(N),其中 N 为表的行数。
最近在项目中用了UUID的方式生成主键,一开始只是想把这种UUID的方式生成主键记录下来,在查阅资料的过程中,又有了一些新的认识和思考。
上一篇介绍了4种进行MySQL性能优化排查的小技巧,本篇就通过从增、删、改、查的语法中如何进行优化,帮助大家更好理解MySQL语法,进行性能优化。
在InnoDB中,数据会存储到磁盘上,在真正处理数据时需要先将数据加载到内存,表中读取某些记录时,InnoDB存储引擎不需要一条一条的把记录从磁盘上读出来,InnoDB采取的方式是:将数据划分为若干个页,以页作为磁盘和内存之间交互的基本单位,InnoDB中页的大小一般为 16 KB,也就是说,当需要从磁盘中读数据时每一次最少将从磁盘中读取16KB的内容到内存中,每一次最少也会把内存中的16KB内容写到磁盘中。
如果一次性需要插入大批量数据,使用insert语句插入性能较低,此时可以使用MySQL数据库提供的load指令进行插入。操作如下:
如果发现表中已经有此行数据(根据主键或者唯一索引判断)则先删除此行数据,然后插入新的数据,否则直接插入新数据。
博主17届双非一本毕业, 主要是搞Java开发的, 没有大厂经验. 2020 自己也马上快3年工作经验了. 如果再不找找机会进大厂深造一下, 后面的竞争力和个人的提升将会更难.因此在现在公司磨砺了两年之后, 开始向大厂迈进~ 这篇博客主要是想分享一下自己在面试过程中所遇到的问题,相对比较坎坷,前后经历了3个多月.希望大家也能在找工作的过程中,坚持下来!
当然,是没有必要退出的,因为在其他数据库的时候,还是可以使用show databases;命令查看所有数据库,并使用use 数据库名;直接进入其他数据库
Hi,大家好。在此之前投送过Python知识梳理:8张思维导图,梳理Python知识体系。以及Java知识梳理:28张思维导图,梳理Java知识体系。
大家在面试时,或者准备面试中可能会遇到上述的问题,大多的回答基本上是分库分表建索引,这是一种很标准的正确回答,但现实总是很骨感,所以面试官一般会追问你一句,现在工期不足,人员不足,该怎么实现深度分页?
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